tensorflow区块链
① 人工智能未来的发展方向
第一个趋势是，全体IT巨头将重兵布局AI云服务，AI-a-a-S，意思是人工智能即服务，将成为未来趋势。AI是未来，已经是不证自明的事实，新老IT巨头不仅在自身业务里积极运用人工智能，同时也在积极利用云计算平台将AI服务提供给第三方。
从供给方来说呢，IT巨头们都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。从需求方来说呢，那些应用企业可以利用大公司提供的AI云服务，提升自己的竞争力。所以，无论对于AI服务的提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。
第二个趋势是，新老人工智能企业将围绕智能入口展开白热化的争夺。在互联网时代，几乎每个入口都会引起争夺，而每个入口争夺的成功者都会变成下一个巨头。比如在Web2.0时代，互动社交的兴起形成了社交入口，造就了Facebook和腾讯。人工智能时代也不例外，激烈的争夺过后，必然会诞生下一个巨大的超级企业。
人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。
第三个趋势是，人工智能将占领客厅，语音交互将成为主流电视应用。智能家居概念喊了很多年了，比尔·盖茨在1995年出版的《未来之路》里就做出了清晰的描述，但是这样的描述迄今都没有成为事实，核心原因就在于用户缺乏需求。
现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，传统的遥控器越来越难以满足人们使用电视的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为操纵电视机的标准方式。三星等传统的电视厂商、Netflix和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等IT厂商都已经或将要推出自己的以电视为核心的语音互动产品，智能家居正在从电视机切入成为现实。
第四个趋势是，智能玩具将成为AI最早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。所以，在人工智能还没办法超越人类智能的今天，智能玩具恰恰是能够让人工智能获得初期市场认可的切入点。
事实上，现在已经有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戏的智能玩具Cozmo热卖到断货。2017年更会有一大批的智能玩具上市。中国的玩具制造业虽然强大，但是没有什么品牌优势，如果中国的玩具公司和高科技公司合作，借助自己强大的制造实力和市场推广实力，顺势推出自己的品牌，将会获得巨大的商机。
第五个趋势是，商用机器人将在特定的商业场景中发挥巨大潜力。这类机器人往往针对某个特定场景而制作，比如导购、前台、送货，因此见效程度显而易见，在小范围里也更容易推广。
很多有实力的机器人公司，都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人，它们能适应不同的环境，缺点是比较昂贵，比如日本软银的pepper机器人，每台约20万元人民币，这还不包括后续服务费和保险费。而专业型机器人更偏重于针对性地解决问题，但是因为能力有限，很容易被竞争对手模仿或是被吞并。
2017年，我们会在很多有一定特点的营业厅里，看到专业型机器人的身影。未来，热点会由专业型机器人向通用型机器人转变，通用型机器人将会迅速崛起。
第六个趋势是，辅助驾驶会成为AI的第一个大规模应用。自动驾驶一直是人工智能领域最热门的应用，但是由于之前特斯拉的自动驾驶功能造成了致命事故，谷歌又放弃了自己生产自动驾驶汽车，转而和成熟的汽车厂商合作，这些事实都说明，完全实现自动驾驶，还有很长的一段路要走。
同时，各大汽车公司都在自动驾驶上进行努力，越来越多的汽车上将会配置一定的自动驾驶能力，也就是在有司机的情况下，在高速公路上，或者城市里慢速行驶的情况下实现自动驾驶。
第七个趋势是，人工智能应用会在各个应用领域迅速普及，有大数据支持的应用创业公司会迎来最好的机遇。虽然人工智能领域的竞争非常激烈，尤其是底层技术上的竞争，但是别忘了，真正的赢家不会产生在技术层、平台层，而是产生于应用层。比如移动互联网的兴起，最大的赢家不是通信运营商，而是构建了社交网络帝国的Facebook。
而应用对于创新企业来说，人工智能恰恰是它们真正的机会。特别是在IT巨头纷纷开源的情况下，创新企业是有机会利用这些资源，成为下一个霸主的。对于创新者来说，一定要到敌人最薄弱的环节去寻找突破口，最值得下手的地方就是数据丰富、但是应用贫瘠的地方。
第八个趋势是，在智能芯片方面，GPU将进一步得到更广泛的应用。GPU，也就是我们所说的图形处理器，一直都是AI应用的主导硬件处理器，在图像语音识别、无人驾驶等人工智能领域，GPU正迅速扩大市场占比。
② 怎样开发区块链 怎么做区块链开发
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。想学习这门编程语言，首先要找到一份不错的教程，兄弟连go语言+区块链培训最近新出了一套go语言的教程，老师讲的非常不错！
伴随着“区块链”概念在全球范围内的热议，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活场景中也悄然加入了相关区块链技术应用。有专家表明，未来区块链将与人们的生活息息相关，区块链技术与大众日常生活融合是大势所趋。
区块链市场的火热引发了大量以区块链技术型人员为基础的人才性需求，区块链人才受热捧程度呈光速上升。据拉勾网发布的“2018年区块链高薪清单”显示，腾讯、小米、苏宁、京东等国内企业巨头发布了众多高薪区块链岗需求，力图探索区块链相关技术与应用。清单中同时指出，高薪岗位以区块链相关技术型岗位需求为主，其中苏宁和科达月薪最高已给到100k。
极大的技术型人才市场需求，必然会带动整个区块链培训市场的爆发式涌现与增长。培训模式大都可分为线上培训、传统IT机构培训及主打高端形式的线下短期训练营等几种形式，但市场火爆演进过程中也充斥着种种区块链培训乱象：讲师资质注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公开，课程大纲不透明、授课质量缩水化，课时安排不合理及培训收费标准参差不齐等等。
在整个区块链培训市场规模化发展之下，兄弟连教育携手资深区块链专家尹成及其清华水木未名团队成立区块链学院，利用其专业强大的技术讲师团队、细致全面的课程体系及海量真实性企业区块链项目实战，旨在深耕区块链教培领域，并为企业为社会培养更多专业型技术人才。
尹成 资深区块链技术专家 兄弟连区块链学院院长毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全球最具价值专家，微软Tech.Ed 大会金牌讲师。精通C/C++、Python、Go语言、Sicikit-Learn与TensorFlow。拥有15年编程经验与5年的教学经验，资深软件架构师，Intel软件技术专家，著名技术专家，具备多年的世界顶尖IT公司微软谷歌的工作经验。具备多年的软件编程经验与讲师授课经历， 并在人机交互、教育、信息安全、广告、区块链系统开发诸多产品。具备深厚的项目管理经验以及研发经验， 拥有两项人工智能发明专利，与开发电子货币部署到微软Windows Azure的实战经验。教学讲解深入浅出，使学员能够做到学以致用。
第一阶段：区块链行业及Go编程 5周
第二阶段：密码学与共识算法 2周
第三阶段：以太坊源码解析与开发 3周
第四阶段：超级账本与Node.js 2周
第五阶段：比特币 & EOS 4周
第六阶段：项目综合性实战
③ 黑马程序员“智能物联网+区块链”什么时候开班
2018年的3月26号开班，
④ Python的前景怎么样
Python作为近几年主流的编程语言之一，凭借其自身易读、易维护、可移植、跨平台等特点受到了众多企业的青睐。那么在Python强大的语言优势下，Python前景如何呢？接下来从应用范围、薪资待遇、岗位缺口三方面展开介绍。
就业方向：因为Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内，很多人更是把Python作为一种“胶水语言”使用，所以Python语言在科学计算与统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫等多个领域都发挥着重要的作用，所以学好Python开发技术将来在就业方向选择上还是十分广泛的。
岗位缺口：互联网企业对于Python的重视也使得Python开发人员需求激增，并且一直呈现不断上升的趋势。据前程无忧招聘数据显示，Python相关岗位在24内招聘需求量接近2W。由此可见，Python开发人员需求在近几年还将持续上涨，未来发展前景向好。
薪资待遇：薪资待遇和岗位需求一直是呈现相辅相成的态势，在人才缺口不断增大的促使下，Python开发人员的薪资待遇也是水涨船高。据职友集数据显示，北京Python开发工程师平均工资：¥
19600/月。并且随着工作年限的不断积累，薪资待遇也呈现阶梯式递增，按工作经验统计，应届生工资¥12510，1-3年工资¥17530，3-5年工资¥21300，以上数据仅供参考。
⑤ 国内有区块链培训机构吗
推荐香港国际新经济研究院-链能学院
为了更好的推动区块链落地实体经济应用，香港国际新经济研究院布局“链能学院”+“链能资本”+“链能产业联盟”，建立了链能经济的自我发展、自我进化的生态环境。
链能学院 以经济学理论、商业模型研究和链能培训教育为主的学术研究和教育机构，是链能经济的“大脑”和理论开拓者。
香港国际新经济研究院于2018年6月7日在香港正式挂牌，是一家综合性科研服务机构，研究领域包括全球区块链与大数据技术融合应用研究、全球区块链与人工智能技术融合应用研究、区块链监管政策与法律法规的研究、中国区块链行业发展研究、区块链技术的实际落地应用等。借助对新经济趋势研判，研究成果和推广经验，香港国际新经济研究院首次提出了“链能经济”这一前瞻性理论体系，致力于为政府监管部门及实体企业提供金融新经济、区块链科技及“链能经济”理论体系的普及与相关解决方案。
作为”链能经济的提出者“，香港国际新经济研究院致力于为政府监管部门及中国传统实体企业提供金融新经济、区块链科技及”链能经济“理论体系的普及和相关解决方案。
⑥ PHP在最近一年在编程语言排行榜上下滑的原因是什么
主要从两个方面发表一下个人看法：
行业变迁
最近两年，我们耳熟能详的技术热词比如：云计算、machine learning、TensorFlow、AI……，基本与PHP都没太大的关系，再比如：（自然语言处理）NLP、（物联网）IoT、big data、区块链（blockchain）……，也基本和PHP没太大的关系；难道说PHP技术不行了？那倒也不是，其根本原因在于技术发展日新月异，开发语言也愈加细分，golang主要用于云计算、Python主要用于神经网络与深度学习、大数据与数据可视化分析有R语言，反观PHP，似乎除了web、及部分APP后端开发，其他专业技术领域有点力不从心，尽管它也在一直寻求新的爆发点。
语言特性
在web开发不甚成熟的时代，PHP以其“开发周期短”、“技术门槛低”的优势吸引了一大批开发人员加入，虽然项目可以很快推上线，但由于“弱类型解释语言”的基因缺陷，在性能优化大行其道的今天，PHP需要补足这一先天缺陷（从PHP5~PHP7就可以看出），这也给很多其他开发语言趁势而上的机会，比如go语言。业务量暴增需要程序能适应更高的并发访问以及更低的延迟，go语言天生的并发编程语言特性就恰好解决这一痛点，我所参与的大部分项目都选择go语言进行数据的云同步。再来说说Python，同样是动态解释型语言，Python的技术应用场景相比PHP而言则多出不少，比如GUI程序开发、机器学习、数据抓取与分析……，一旦项目有大量数据抓取的需求，我的第一选择肯定会是Python，因为在同等开发周期内，Python的效率与执行效果是最优的；所以总的来看，性能不及golang纯粹，应用场景不如Python丰富，却也不能否定“PHP是最好的开发语言”。我一般的技术选型如下：web后端与轻量级APP后台任务用PHP，大数据量吞吐与并发数据传输用golang，大数据抓取与分析用Python，我一直认为“术业有专攻”，没有最好的语言，只有最合适的语言，如果能一枪放倒敌人就没必要与其拼刺刀。
⑦ 请问怎么学习Python
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
⑧ python培训入门教程怎样入门呢
送你一份学习python的路线图
一、Python的普及入门
1.1 Python入门学习须知和书本配套学习建议
1.2 Python简史
1.3 Python的市场需求及职业规划
1.4 Python学习是选择2.0还是3.0？
二、Python的学习环境安装
1.在Windows安装Python的教程
2.在Linux上安装python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python开发环境配置
三、开启你的Python之路
1.Python 世界的开端： hello world
2.Python 世界的开端：四则运算
3.Python流程控制语句深度解读
4.Python循环
四、Python中级进阶
1.Python数据类型详解
2.Python列表及元组详解
3.Python字符串操作深度解析
4.Python函数式编程指南：函数
5.Python函数式编程指南：迭代器
6.Python函数式编程指南：生成器
7.Python装饰器详解
五、Python高级技巧
1.装饰器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python线程技术
4.Python 的异步 IO：Asyncio 简介
5.Python实现线程安全队列
六、Python常用工具
1.2017最受欢迎的 15 大 Python 库
2.5个高效Python库
3.Django 官方教程
4.Python Django的正确学习方法
5.Python自然语言处理工具小结
6.数据科学常用Python 工具
七、Python实战练习
1.Python破解斗地主残局
2.python实现爬虫功能
4.使用Python – PCA分析进行金融数据分析
5.用python制作游戏外挂吗？
6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云
7.使用Scrapy爬起点网的完本小说
8.TensorFlow计算加速
八、其他
1.选择学习编程，为什么一定首推Python？
2.为什么 Python 这么火？
3.Python如何快速入门？
4.Python入门之学习资料推荐
5.Python必备的19 个编程资源
6.Python入门知识点总结
7.Python学不好怎么办？
8.Python学习有哪些阶段？
9.参加Python培训会有前景吗？
10.Python培训班真的有效吗？
11.参加Python培训前应该做哪些准备？
12.11道Python基本面试题|深入解答
13.Python求职怎么拿到Offer
⑨ 学习python的话大概要学习哪些内容
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。
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⑩ 区块链培训有哪些知名导师
首先，条件允许的话，尽量选择在一线城市学习，毕竟那里是技术聚集区。其次，再考察其他方面，例如：师资力量、课程体系、教学模式、就业薪资、学费学时等。直接去试听，考察学校的真实情况。
尹成毕业于清华大学，是国内区块链领域顶尖专业人才，精通C/C++、,golang,Python、KaliLinux、sicikit-learn与tensorflow，EOS开源贡献者，开发诸多区块链加密货币，曾担任Google算法工程师，微软Tech.Ed大会金牌讲师，是微软全球人工智能以及区块链领域最具价值的专家。他并拥有15年编程经验与5年的教学经验，是资深的软件架构师和Intel软件技术专家，其领衔的区块链学院教研团队主要由毕业于清华大学，北京大学等知名院校相关专业的硕士、博士组成。
团队有丰富的区块链实战经验，并且屡次斩获区块链大赛大奖。